一种企业智能化改造成熟度评价方法与流程

本发明涉及智能制造领域，特别是涉及一种企业智能化改造成熟度评价方法。

背景技术：

在当下，德国和美国已经基本上走完了工业3.0的历程，在工业2.0、工业3.0两个阶段大约100多年的工业发展进程中，德美等发达国家沉淀下先天优势。中国制造业尚处于机械化、电气化、自动化、信息化并存，不同地区、不同行业、不同企业发展不平衡，大量的工业2.0、工业2.5、少量的工业3.0并存。鉴于此，提出了基于云平台的智能化改造成熟度评价模型，利用该模型可帮助企业认清自身所处的发展阶段，快速地对自身智能化水平进行自我评估与诊断，帮助企业寻找差距，从而有针对性的制定智能化改造解决方案。此外，在企业完成智能化改造后，可利用该模型对智能化改造效果进行评估和认定。

德国机械设备与制造商协会(vdma)下属的impulse基金会，建立了一个工业4.0准备度的在线测评平台，该测评涵盖战略和组织、智能工厂、智能操作、智能产品、数据驱动服务(dds)和员工六个维度，并进一步分解成18个域。输出结果为l0-l5六级评价标准。工业4.0成熟度在线测评平台主要面向中小企业，德国机械及制造商协会联合卡斯鲁尔大学生产工程学院等几个单位，共同完成了《中小企业工业4.0实施指南》，用来指导德国的中小企业实施工业4.0的具体实施规划。指南提出的工业4.0工具盒，把工业4.0实施方法分解为不同的应用层级，并指导单个可实现的开发阶段。工业4.0工具盒重点关注两方面内容：产品创新和生产技术创新两个层面。该指南所存问题在于应用工业4.0工具盒进行产品创新和智能生产评价的输出结果，如何与测评平台的智能工厂、智能操作和智能产品的指标相结合，缺少分析论证。

德国工学院发布的《工业4.0成熟度指数》面向整体工业企业，可以协助企业制定数字化路线图，指导企业实现学习型敏捷企业转型，在六个连续发展阶段和四个关键领域，都可以实现企业的额外效益。然而总体来看，德国国家工程院的模型构架优美，系统详尽，有智能制造参考模型、有能力模型、有评估模型，非常完整。但是，四个结构面是一种通用模型，具一般性但却有失针对性；评估模型的各阶段其实是数字化转型能力，是否可以称之为工业4.0转型有待商榷。

工业互联网成熟度评价模型根据《工业互联网体系架构(版本1.0)》的主体思路，将互联互通、综合集成、数据分析归纳为工业互联网成熟度评估的3大核心要素，并进一步提取了3大核心要素现阶段发展所需具备的13个关键能力，并将每个能力分为5个等级。该模型不足之处在于在试评估阶段，评估问卷设置比较简单，针对每一个三级指标均仅设立了一道问题，因此在数据采集上难免不够全面，对很多细节性问题的考虑也有所欠缺。

对此，美国国家标准研究院提出了智能制造就绪度水平测评模型smsrl。该模型基于fdi参考模型，fdi全称是factorydesignandimprovement(fdi)reference-activitymode(智慧工厂设计改造参考模型)。为用户指出工厂当前的智能制造就绪度水平，制定实现智能制造的实施规划。但smsrl模型还非常粗略，也过于简单，衡量的指标不够全面。

中国电子技术标准化研究院于2016年9月发布了《智能制造能力成熟度模型白皮书(1.0)》。智能制造能力成熟度评价模型根据《国家智能制造标准体系建设指南(2015版)》中提出的智能制造系统架构，将生命周期、系统层级和智能功能3个维度归纳为“智能+制造”2个维度框架体系。模型由维度、类、域、等级和成熟度要求等内容组成。维度、类和域是“智能+制造”两个维度的展开，是对智能制造核心能力要素的分解。等级是类和域在不同阶段水平的表现，成熟度要求是对类和域在不同等级下的特征描述。该模型的不足之处在于，制造维仅包含企业的核心业务流程，并未提及标准与体系的管理、财务管理、变革管理等管理流程和支撑流程，对于企业运营的成熟度评价不够全面。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题

因此，需要提出一种智能化改造成熟度评价方法，可用于诊断评估、统计分析以及提升改进，适用于所有实施智能化改造的制造企业，不受行业限制。

本发明的智能化改造成熟度评价方法旨在以智慧云制造为指导思想，以“互联网+智能制造”为核心，以航天科工集团公司智能化改造技术体系、标准体系和产品体系为指导和支撑，充分参考国家工信部发布的《智能制造能力成熟度模型白皮书v1.0》，帮助企业明确智能制造演进路径、定位技术成熟等级、识别智能化水平差距、确立阶段化升级目标、实施科学化的改进手段，从而引领制造方式变革和制造业产业的升级。企业应用成熟度模型评价出自身智能化改造能力现状后，可根据评价结果在智能化改造通用解决方案中选取配置对应的功能模块，快速形成有针对性的智能化改造初步解决方案。进而，能够解决如下技术问题。

1帮助企业认清自身所处的发展阶段，快速地对自身智能化水平进行自我评估与诊断。

2帮助企业寻找差距，从而有针对性的制定智能化改造解决方案。

3在企业完成智能化改造后，可利用该方法对智能化改造效果进行评估和认定。

解决技术问题的技术手段

为了解决上述技术问题，本发明的发明人开发了一种企业智能化改造成熟度评价方法，其特征在于：第一步，从企业的产品全生命周期和系统层级两个维度出发设立指标，生命周期维下设一级指标：设计、制造、试验、物流、服务；系统层级维下设一级指标：设备、单元和产线、车间、工厂、协同；设计下设二级指标：产品设计、工艺设计；制造下设二级指标：采购、计划与调度、生产作业、质量控制、物流配送；试验下设二级指标：试验管理；物流下设二级指标：仓储与配送、物流管理；服务下设二级指标：销售管理、运营服务；设备下设二级指标：装备智能化；单元和产线下设二级指标：智能单元和产线；车间下设二级指标：制造执行系统、数据采集；工厂下设二级指标：资源计划管理系统、生命周期管理系统、供应链管理系统、客户关系管理系统；协同下设二级指标：工业大数据、工业互联网、云资源与应用、网络安全；第二步，评定各二级指标的分值，评价各二级指标的成熟度并赋予相应的分值，成熟度由低到高分别为：1级，1分；2级，2分；3级，3分；4级，4分；第三步，评价企业智能化改造成熟度，计算全部二级指标分值的平均值，得到一级指标分值，然后计算所有一级指标分值的平均值，得出企业智能化改造成熟度的等级分值，按照以下标准评价企业智能化改造成熟度：所述等级分值为0.5以上且小于1.5时评价为一级，所述等级分值为1.5以上且小于2.5时评价为二级，所述等级分值为2.5以上且小于3.5时评价为三级，所述等级分值为3.5以上时评价为四级。

进一步，在本发明的企业智能化改造成熟度评价方法中，优选地是，第二步中，对于一项二级指标，如果企业在该项指标下的业务活动或产品的30％以下达到了某一个级别成熟度的要求，则该项指标视为没有达到该级别成熟度的要求，应按照低一个级别的成熟度进行评分；如果在该项指标下的业务活动或产品的30％-70％达到了某一个级别成熟度的要求，则该项指标视为部分达到该级别成熟度的要求，评分为：该级别成熟度分值-0.5分；如果在该项指标下的业务活动或产品的70％以上达到了某一个级别成熟度的要求，则该项指标视为达到该级别成熟度的要求，评分为该级别成熟度的分值。

进一步，在本发明的企业智能化改造成熟度评价方法中，优选地是，第三步中，所述平均值为算术平均值。

进一步，在本发明的企业智能化改造成熟度评价方法中，优选地是，第四步中，若企业未建立信息化管理系统，则企业智能化改造成熟度不能评定为二级，应按照低一个等级的成熟度进行评分；若企业未实现业务管理系统集成，则企业智能化改造成熟度不能评定为三级，应按照低一个等级的成熟度进行评分；若企业未基于云平台开展业务环节网络化协同，则企业智能化改造成熟度不能评定为四级，应按照低一个等级的成熟度进行评分。

进一步，在本发明的企业智能化改造成熟度评价方法中，优选地是，第四步中，企业智能化改造成熟度标准如下：一级：企业利用信息化技术进行业务数据的管理，部分核心业务具有一定信息化基础，部分设备的加工数据仍然通过手动传输，并未完全实现信息流与工作环节的关联；二级：建立了各项信息管理系统，利用管理系统进行各项业务的开展和管理，操作技术系统的各部分实现了连通性和互操作性，但是依旧未能达到it(internettechnology，互联网技术)层面和操作技术层面的完全整合；三级：企业核心业务间实现了集成，数据在企业范围内实现共享；基于传感器捕捉大量数据节点，实现工厂的最新数字模型，并且以构建数字孪生为核心元素，使用工程知识对采集的数据进行分析并形成认识，挖掘事件发生原因；四级：对数据进行挖掘，实现了对知识、模型等的应用，并能反馈优化核心业务流程，实现了企业生产制造资源的云化，并实现了企业及云平台的纵向和横向集成，带动制造模式、产业模式的创新，实现了智慧云制造。

发明效果

本发明从系统层级和产品全生命周期两个维度出发，分别从生命周期维的设计、制造、试验、物流、服务，以及系统层级维的设备、单元/产线、车间、工厂、协同共10个要素作为评价指标的一级指标。在此基础上，分别对一级指标进行细化，总结出产品设计、工艺设计、计划与调度、生产与作业、装备智能化、智能产线等23项二级指标。利用上述一级指标和二级指标，对企业进行综合评估，衡量企业各层级、各业务环节的数字化、网络化、智能化及云化水平，进而得到企业智能化改造的总体水平。

本发明将不同智能化水平、不同行业、不同规模企业的特点考虑进来，为处于不同智能化水平、不同行业、不同规模的企业提供模块化选择，帮助企业快速形成具有指导实施意义的智能化改造解决方案，有效支撑标准化系列化产品的自动化生产、个性化订制产品的柔性生产、两头在内中间在外的网络化协同配套生产等典型智能制造模式的实现。

并且，本发明为企业开展基于云平台的智能化改造提供指导依据，满足企业内跨产品全生命周期协同需求，有效整合企业间分散的制造资源和生产能力，实现按需共享、敏捷使用、高效协同，提高跨企业协作效率，支撑构建云制造生态系统，推动制造业转型升级。

附图说明

图1为本发明所涉智能化改造成熟度矩阵。

图2为本发明所涉智能化改造成熟度评价方法的架构。

具体实施方式

下面对本发明的企业智能化改造成熟度评价方法的具体实施方式进行说明。

1企业智能化改造成熟度评价方法的架构

如图1所示，本发明的智能化改造成熟度评价方法是基于云平台的智能工厂的实例载体，是对企业实现智能制造实践过程的展现。此评价方法从企业的系统层级和产品生命周期两个维度出发，衡量企业的数字化、网络化、智能化和云化特征，对企业的智能化改造整体水平进行评估。

具体而言，如图2所示，生命周期维是对智能制造核心能力的分解从产品的设计、生产、试验、物流和服务的各个环节出发，通过衡量每个环节的智能化水平，综合体现企业的智能化成熟度。生命周期维共包括设计、生产试验等5项一级指标，以及产品设计、工艺设计、采购、计划与调度等11项二级指标。

系统层级维从基于云平台的智能工厂系统架构出发，从设备、单元/产线、车间、工厂、系统五个层次评估企业的智能化综合水平，并在上述5项一级指标的基础上，细化出装备智能化、智能单元/产线、数据采集、工业大数据等12项二级指标。

企业的智能化改造成熟度共分为四个等级，代表了企业智能化改造的阶段水平，描述了一个组织逐步向智能制造最终愿景迈进的路径，代表了当前实施智能制造的程度，同时也是智能制造评估活动的结果。处于不同成熟度等级的企业主要具有以下特征：

一级成熟度：企业利用信息化技术进行业务数据的管理，部分核心业务具有一定信息化基础，部分设备的加工数据仍然通过手动传输，并未完全实现信息流与工作环节的关联；

二级成熟度：建立了各项信息管理系统，利用管理系统进行各项业务的开展和管理，操作技术(ot，operationaltechnology)系统的各部分实现了连通性和互操作性，但是依旧未能达到it层面和ot层面的完全整合；

三级成熟度：企业核心业务间实现了集成，数据在企业范围内实现共享；基于传感器捕捉大量数据节点，实现工厂的最新数字模型，并且以构建数字孪生为核心元素，使用工程知识对采集的数据进行分析并形成认识，挖掘事件发生原因；

四级成熟度：对数据进行挖掘，实现了对知识、模型等的应用，并能反馈优化核心业务流程，实现了企业生产制造资源的云化，并实现了企业及云平台的纵向和横向集成，带动制造模式、产业模式的创新，实现了智慧云制造。

2基于云平台的智能化改造成熟度指标要求

2.1生命周期维

2.1.1设计

设计是通过产品及工艺的规划、设计、推理验证以及仿真优化等过程，形成满足设计需求的实现方案。设计能力成熟度的提升是从基于经验设计与推理验证，到基于知识库的参数化/模块化设计与仿真优化，再到设计、工艺、制造、检验、运维等产品全生命周期的协同，实现对个性化需求的快速响应和满足。

(1)产品设计(离散)

产品设计是基于客户需求，利用计算机辅助工具，根据经验、知识等快速开展产品外观、结构、性能等的设计、优化，并与工艺设计进行有效对接及并行协同。重点关注基于知识库的参数化/模块化设计、设计工艺制造一体化仿真优化、基于三维模型的产品全生命周期业务协同等。本节的产品设计适用于离散行业，成熟度等级及评价明细如下：

表1产品设计(离散)成熟度等级评价明细表

(2)产品设计(流程)

产品设计是基于客户需求，利用计算机辅助工具，根据经验、知识等快速开展产品外观、结构、性能等的设计、优化，并与工艺设计进行有效对接及并行协同。本节的产品设计适用于流程行业，成熟度等级及评价明细如下：

表2产品设计(流程)成熟度等级评价明细表

(3)工艺设计

工艺设计是采用工艺知识积累、挖掘、推理的方法，利用计算机辅助工具及优化平台，根据产品设计模型规划工艺流程，并对工艺路线、参数等进行优化改进，以实现与产量、能耗、物料、设备等的最优匹配，从而提高产量和效益、降低功耗。重点关注基于工艺知识库的工艺设计与仿真、基于三维数字化仿真模型的工艺流程优化创新、工艺优化与产品设计、制造等业务的并行协同等。成熟度等级及评价明细如下：

表3工艺设计成熟度等级评价明细表

2.1.2制造

制造是通过企业it层与ot层的融合，对人、机、料、法、环五大制造生产要素进行管控，以实现从前端采购、生产计划管理到后端仓储物流等制造全过程的智能调度与优化调整。制造能力成熟度的提升是从以制造任务为核心的信息化管理，到制造过程的集中管控，最终实现采购、计划与调度、生产作业、质量控制、物流配送等全过程的闭环反馈与自适应。

(1)采购

采购是指通过对库存、生产计划、销售量等的自动感知、预测及合理控制，使企业达到经济合理的库存量，满足生产制造需求。重点关注采购与生产、仓储物流、供应商的集成、采购信息化管理与数据共享、基于数据挖掘的采购预测等。成熟度等级及评价明细如下：

表4采购成熟度等级评价明细表

(2)计划与调度

计划与调度是实现所有生产活动的核心。通过信息技术进行准确的数据处理，对下达的生产任务进行优化调度，最大程度地减少生产过程中的非增值时间，提高设备利用率和生产效率。重点关注生产计划与调度的协同优化、与各种资源要素的匹配等。成熟度等级及评价明细如下：

表5计划与调度成熟度等级评价明细表

(3)生产与作业

生产作业是有效整合企业生产物料、机器等生产要素及生产过程，形成联动作业和连续生产，以取得最大的生产成果和经济效益。重点关注生产作业过程的实时监控与控制、生产过程数据采集与分析优化、生产作业与资源管理、仓储配送等业务的集成与协同等。成熟度等级及评价明细如下：

表6生产与作业成熟度等级评价明细表

(4)质量控制

质量控制是生产过程中稳定提高产品质量的关键环节，通过信息技术手段实现工序状态的在线检测，借助基于数理统计方法的过程控制系统，实现产品质量事前控制。重点关注产品质量在线监测与数据分析、基于数据模型的质量问题预判等。成熟度等级及评价明细如下：

表7质量控制成熟度等级评价明细表

2.1.3试验

试验是在产品正式验收交付前，结合虚拟样机和实物样机进行建模仿真、性能测试，以验证产品设计方案的可行性以及产品是否满足客户需求和技术规范要求的过程。试验能力成熟度的提升是从建立数字化试验验证系统，到支撑部件级、分系统级的试验验证应用，最终实现与云仿真、云试验的集成。

(1)试验管理

试验管理是利用信息化管理的手段，对试验验证对象、环境、过程、结果进行综合管理，并借助大数据、云计算等技术，对试验过程中积累的基础数据进行分析与管理，根据试验结果对设计方案、工艺流程等进行优化调整。重点关注基于虚拟样机的建模仿真验证、总体与分系统的并行协同试验验证等。成熟度等级及评价明细如下：

表8试验管理成熟度等级评价明细表

2.1.4物流

物流是将产品运送到下游企业或用户手中的过程。物流能力成熟度的提升是从市场订单、计划调度、信息跟踪的信息化管理，到通过多种策略进行管理，最终实现精益化管理和智能物流。

(1)仓储与配送

仓储与配送是指厂内物料存储和物流，通过标识与识别技术、自动化运输线等，实现对原材料、半成品等的标识与分类、数据采集、运输及库位信息化管理，以完成零部件的自动取送任务。重点关注基于无线射频识别技术的数字化标识、仓储配送与生产计划、制造执行等业务的集成、智能仓库管理系统等。成熟度等级及评价明细如下：

表9仓储与配送成熟度等级评价明细表

(2)物流管理

物流管理是利用射频识别、传感器、全球定位系统等先进物联网技术，通过信息处理和网络通信技术平台实现产品运输过程的自动化运作、可视化监控以及配送路径优化管理等，以提高运输效率、减少能源消耗。重点关注订单精益化管理、物流信息实时定位跟踪与反馈、基于数据模型的运输路径优化等。成熟度等级及评价明细如下：

表10物流管理成熟度等级评价明细表

2.1.5服务

服务是通过客户满意度调查和使用情况跟踪，对产品的运维情况进行统计分析，并反馈至相关部门，以维护客户关系、提升产品性能的过程。服务能力成熟度的提升是服务方式从线上线下协同服务，到基于云平台、vr/ar技术的远程指导，最终实现个性化客户服务和基于知识挖掘的创新性产品服务。

(1)销售管理

销售管理是以客户需求为核心，利用大数据、云计算等技术，对销售数据、行为进行分析和预测，带动采购、生产计划、仓储物流等业务的优化调整。重点关注销售数据挖掘与分析、销售与生产、仓储等业务集成、基于数据模型的销售预测等。成熟度等级及评价明细如下：

表11销售管理成熟度等级评价明细表

(2)运营服务

运营服务是借助云服务、数据挖掘和智能分析等技术，依托云平台、移动客户端等载体，对企业的产品进行营销推广、售后服务、持续改进的过程。重点关注产品远程运维服务、产品在线检测及故障预警、基于数据分析的预测性维护及运行优化等。成熟度等级及评价明细如下：

表12运营服务成熟度等级评价明细表

2.2系统层级维

2.2.1设备

设备是企业智能制造的基础单元，包括传感器、仪器仪表、条码、射频识别、数控机床、机器人等感知和执行单元。

(1)装备智能化

装备智能化是智能化改造的基础，通过对生产设备的智能化改造以及全生命周期管理，使物理实体与信息系统融合，实现设备的感知与互联，以及对设备远程在线管理等。重点关注基于全生命周期的设备状态管理、关键设备远程实时监控、基于运行模型的设备远程在线诊断等。成熟度等级及评价明细如下：

表13装备智能化成熟度等级评价明细表

2.2.2单元/产线

多个设备与工业软件、工业网络集成，组成单元/产线，包括加工设备、在线监测系统、智能工位、报警安全设备和自动上下料装置等。

(1)智能单元/产线

智能单元/产线是通过建设智能生产设备、工业机器人、智能工具管理系统等，实现工业现场产品加工、检测、流转等过程的自动化，实现控制指令、程序的数字化和设备状态、生产数据的闭环反馈。重点关注产线柔性化生产能力、产线内资源优化配置、基于数据模型的产线优化等。成熟度等级及评价明细如下：

表14智能单元/产线成熟度等级评价明细表

2.2.3车间

多个单元/产线通过工业软件、工业网络集成，组成车间，包括数据采集与控制系统、现场管理子系统、制造执行系统、物流仓储子系统和生产辅助系统等。

(1)制造执行系统

制造执行系统是通过信息传递对从订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理，主要解决车间生产任务的执行问题，并对车间发生的实时事件做出及时反应、报告，基于当前准确数据对其进行指导和处理。重点关注车间生产透明度、生产计划排产与优化、生产过程实时监控、问题快速响应与持续优化改善等。成熟度等级及评价明细如下：

表15制造执行系统成熟度等级评价明细表

(2)数据采集

数据采集是利用数据采集、监控、工业控制系统等技术，应用传感器、数据采集器、工业网关、可编程逻辑控制器plc(programmablelogiccontroller，可编程逻辑控制器)、scada系统、dnc(distributednumericalcontrol，分布式数控)系统等，实现哑设备、非哑设备的数据采集、人机交互、生产实时数据监控与信息交互。重点关注数据的实时准确采集、数据信息安全等。成熟度等级及评价明细如下：

表16数据采集成熟度等级评价明细表

2.2.4工厂

多个车间通过工业软件、工业网络集成，组成工厂，包括资源计划管理系统、生命周期管理系统、供应链管理系统和客户关系管理系统等。

(1)资源计划管理系统

资源计划管理系统是一种面向制造行业进行物资资源管理(物流)、人力资源管理(人流)、财务资源管理(财流)、信息资源管理(信息流)集成一体化的资源管理系统，能够实现跨地区、跨部门、跨企业的实时信息整合。重点关注企业资金流、物流、信息流的全面一体化管理等。成熟度等级及评价明细如下：

表17资源计划管理系统成熟度等级评价明细表

(2)生命周期管理系统

生命周期管理系统是一种涉及产品全生命周期信息创建、管理、分发和应用等一系列过程的产品管理系统，能够集成与产品相关的信息、流程和资源等，可应用于单一地点、分散在多个地点的企业内部，以及在产品研发领域具有协作关系的企业之间。重点关注产品设计、生产、物流、销售、服务等一系列价值活动的全面一体化管理等。成熟度等级及评价明细如下：

表18生命周期管理系统成熟度等级评价明细表

(3)供应链管理系统

供应链管理系统是对从用户订单到产品采购、物流以及供应商等的各个环节的集中管理系统，运用大数据分析、挖掘技术，对供应链全过程实施实时监测，优化库存、采购和物流规划等，提高企业核心竞争力。重点关注基于大数据的供应链分析优化、采购方案自动生成等。成熟度等级及评价明细如下：

表19供应链管理系统成熟度等级评价明细表

(4)客户关系管理系统

客户关系管理系统是利用信息技术、互联网技术，协调企业与客户在销售、营销和服务等环节的交互，提升企业客户管理方式，维护客户关系，向客户提供智能服务和个性化服务。重点关注客户信息统计分析与集成管理、客户渠道多样性拓展等。成熟度等级及评价明细如下：

表20客户关系管理系统成熟度等级评价明细表

2.2.5协同

协同是以工业互联网和云平台为支撑，实现企业间设计研发系统、生产管理系统、运营服务系统的协同与集成，实现资源共享、协作创新的目标。

(1)工业大数据

工业大数据是通过对数据进行采集、传输、存储、挖掘、分析和管理等过程，形成针对不同行业、不同专业的大数据分析模型，挖掘海量工业数据的潜在价值，为企业决策提供依据，驱动企业不断优化改进。重点关注工业大数据应用、大数据与计算机科学、统计模型等先进分析技术的融合，大数据分析挖掘与可视化等。成熟度等级及评价明细如下：

表21工业大数据成熟度等级评价明细表

(2)工业互联网

工业互联网为企业开展跨专业、跨地域、跨企业的协同设计、协同仿真、协同试验、协同生产、协同服务和协同管理提供技术手段和基础网络支撑，实现制造资源/能力的数字化、网络化集成与协同共享。重点关注企业内部、外部的网络建设。成熟度等级及评价明细如下：

表22工业互联网成熟度等级评价明细表

(3)云化软件工具

云化软件工具是基于indics云平台提供云商务、云研发、云管控、云生产、云服务等云化协同应用软件，以及软件池、专家池、云3d(3dimensions，三维)打印等云资源服务，支撑实现跨学科、跨业务、跨企业、跨组织、跨行业的资源与能力共享，以及研发、设计、生产、管理协同。重点关注企业基于云平台在产品全生命周期环节的并行组织和协同优化。成熟度等级及评价明细如下：

表23云化软件工具成熟度等级评价明细表

(4)网络安全

网络安全是利用专业网络安全技术，针对接入网络的用户、设备等进行可用性、完整性、保密性检测与管理，确保数据传输的安全性。重点关注网络通信安全、网络访问控制、网络入侵检测等。成熟度等级及评价明细如下：

表24网络安全成熟度等级评价明细表

3基于云平台的企业智能化改造成熟度计算

通过对企业智能制造现状的充分了解，依据智能化改造成熟度等级评价明细表对各项二级指标打分，然后按照计算公式分别计算出智能化改造成熟度的各项一级指标评分。最后，求出各项一级评价指标的等级评分平均值，作为企业智能化改造成熟度整体评分。具体计算过程如下：

1)二级指标的评分

分别参照表1-表23，按照企业实际情况，为每一个二级指标查找出对应的级别，1级-4级的基本分值分别为1-4分。如果企业仅30％以下的业务活动或产品达到了某一个级别的要求，则该项指标视为没有达到该级别要求，应按照第一个的级别进行评分；如果企业30％-70％的业务活动或产品都达到了某一个级别的要求，则该项指标视为部分达到该级别，评分为“该级别基本分值-0.5分”；如果企业70％以上的业务活动、产品达到了某一个级别的要求，则该项指标视为达到该级别要求，评分为该级别基本分值。

2)计算一级指标的分值

一级指标分值为该一级指标包含的全部二级指标分值的平均值，则一级指标分值的计算方法为：其中，f2i为二级指标的分值，n为二级指标的个数，f1为该二级指标对应的一级指标分值。

3)计算企业的智能化改造成熟度分值

将所有一级指标分值相加并求出平均值，即可得出企业智能化改造成熟度的等级分值。计算公式为其中，fs为数字化成熟度分值，f1i为其中一个一级指标分值，n为一级指标的个数。

表25智能化改造成熟度分值与等级的对应关系表

备注：

若企业未建立信息化管理系统，智能化改造成熟度不能评定为二级；

若企业未实现业务管理系统集成，智能化改造成熟度不能评定为三级；

若企业未基于云平台开展业务环节网络化协同，智能化改造成熟度不能评定为四级。